【摘 要】
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随着国内电信市场的不断扩大。中国电信业中欺诈现象越来越严重。这不仅给电信运营商带来了极大的经济损失,还影响了业务的进一步发展。面对日趋严重的电信欺诈行为,电信运营
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随着国内电信市场的不断扩大。中国电信业中欺诈现象越来越严重。这不仅给电信运营商带来了极大的经济损失,还影响了业务的进一步发展。面对日趋严重的电信欺诈行为,电信运营商必须采取一定的措施加以防范。采用数据挖掘分类技术是目前比较有效的防范欺诈的方法。 本文的研究主题是电信防欺诈技术,在对多种分类方法进行比较的基础之上,提出利用朴素贝叶斯分类方法建立电信欺诈分类模型的思想,并基于这种方法提出了防范电信欺诈问题的解决方案,设计实现了分类模型。主要工作如下: (1) 分析了课题的研究背景、研究意义以及国内外电信防欺诈问题研究现状,讨论了解决电信防欺诈问题的基本方法。 (2) 对数据挖掘中的贝叶斯分类技术进行了讨论,重点分析了朴素贝叶斯分类技术的基本原理和工作过程。 (3) 提出利用朴素贝叶斯分类方法解决电信欺诈问题的一般方法,并用电信欺诈实例说明了其具体处理过程。 (4) 对利用朴素贝叶斯分类方法预防电信欺诈问题的解决方案做出系统分析和总体设计。 (5) 实现了基于朴素贝叶斯分类方法的电信欺诈分类模型,并用测试数据对模型进行了验证。
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